6/19/2025

《金钢经》的故事

A.故事

 历史上,因听闻《金钢经》中的一句经文而顿悟成佛的​​最著名人物​​是​​禅宗六祖慧能(惠能)大师​​。他的开悟经历深刻体现了“直指人心,见性成佛”的禅宗精髓,以下结合史料详细说明:


​一、慧能大师:因“应无所住而生其心”而顿悟​

  1. ​开悟背景​
    慧能原为岭南樵夫,目不识丁。24岁时在客店门外偶闻客人诵《金刚经》,至​​“应无所住而生其心”​​一句时豁然开悟。诵经者告知此经得自黄梅五祖弘忍,慧能遂辞母北上求法。

  2. ​黄梅求法与印证​
    弘忍初见慧能时,因其出身南蛮(“獦獠”)质疑其资质,慧能答:“​​人虽有南北,佛性本无南北​​”,令弘忍暗许其根器。慧能被派往碓房舂米八月,后因作偈“菩提本无树,明镜亦非台;本来无一物,何处惹尘埃”超越神秀的渐修之偈,得弘忍密召。

  3. ​彻悟时刻​
    弘忍深夜为慧能讲解《金刚经》,至​​“应无所住而生其心”​​时,慧能言下大悟,脱口而出五句“何期自性”:

    ​何期自性本自清净!​
    ​何期自性本不生灭!​
    ​何期自性本自具足!​
    ​何期自性本无动摇!​
    ​何期自性能生万法!​
    弘忍知其彻见本性,遂传衣钵,立为六祖。

  4. ​开悟核心:对经句的体证​

    • ​“无所住”​​:心不执著外相,超越二元对立。
    • ​“生其心”​​:在无住中自然显发本具智慧(般若)。
      慧能由此悟到​​自性本具万法​​,无需外求,奠定南宗禅“顿悟成佛”的基石。

​二、其他与《金刚经》相关的悟道者​

尽管慧能的开悟最为典型,历史上还有多位修行者因《金刚经》或相关公案得悟,但开悟的​​直接性​​和​​影响深度​​不如慧能显著:

  1. ​僧肇大师​
    因读《》发心出家,但《金刚经》亦是其思想渊源之一。
  2. ​德山宣鉴​
    原为《金刚经》学者(人称“周金刚”),后因龙潭禅师吹熄烛火而悟“​​心光不灭​​”,但其开悟更多是禅机触发,非经文本身。
  3. ​黄庭坚(黄山谷)​
    学禅时曾深研《金刚经》,但最终因晦堂禅师“​​吾无隐乎尔​​”的桂花香公案开悟。

​三、为何慧能的案例如此特殊?​

慧能的开悟在佛教史上具有​​划时代意义​​:

  • ​打破文字障​​:证明悟道不依赖学识,文盲亦可因一句经文顿见本性。
  • ​重构修行观​​:将成佛归于​​自性觉醒​​(“菩提自性,本来清净”),否定形式化修行。
  • ​文化影响​​:推动佛教中国化,《》成为唯一称“经”的汉传佛教著作。

🌿 ​​“应无所住而生其心”的现代意义​
此句至今仍是禅修核心指引:放下对成败、得失的执念(无所住),在纯粹觉知中行动(生其心),恰如慧能所说:“​​佛法在世间,不离世间觉​​”。

慧能的故事生动说明:​​真理的领悟不在经卷多寡,而在心与法的刹那相应​​。一句经文点亮千年暗室,恰是禅宗“直指人心”的生命力所在。

B.解释

慧能的“何期自性”五句偈语,是他在彻悟自性本质时的核心体证,浓缩了禅宗对心性本体的最高认知。以下结合佛学义理与修行实践,逐句解析其深意:


🌿 一、整体解读“何期自性”

“何期”意为“哪里想到”或“原来如此”,表达顿悟时的惊喜与确认。​​“自性”​​即众生本具的佛性(或称真如、法身),是超越现象世界的终极实相。五句偈语层层递进,揭示自性五大特质:

  1. ​本自清净​​ → 无染性
  2. ​本不生灭​​ → 永恒性
  3. ​本自具足​​ → 圆满性
  4. ​本无动摇​​ → 稳定性
  5. ​能生万法​​ → 创造性

🔍 二、分句深度解析

1. ​​何期自性,本自清净​

  • ​字面义​​:自性原本清净无垢,不受外境污染。
  • ​深层义​​:
    • 烦恼如浮云遮蔽明月,但明月本身从未被污染。修行非“创造清净”,而是“去除遮蔽”(贪嗔痴等杂念)。
    • ​现实意义​​:王阳明“破心中贼难”与此呼应——破除对表象的执着,方能回归本心光明。

2. ​​何期自性,本不生灭​

  • ​字面义​​:自性超越时间,无始无终。
  • ​深层义​​:
    • 万物有生灭(如肉体衰败、情绪起伏),但自性如虚空包容万象却不随其变。
    • ​修行启示​​:面对生死变故时,体认自性永恒可免于恐惧(如庄子“齐生死”之境)。

3. ​​何期自性,本自具足​

  • ​字面义​​:自性本具一切智慧功德,无需外求。
  • ​深层义​​:
    • 众生常感“缺乏”(如求财富、爱情),实因误认“小我”为真我。自性如宝藏,向外求索反致迷失。
    • ​实践关键​​:禅修非积累知识,而是“减法”——放下执念,显发本有智慧。

4. ​​何期自性,本无动摇​

  • ​字面义​​:自性如如不动,不被外境扰动。
  • ​深层义​​:
    • 妄念如风浪,自性如深海:风浪翻涌时,深海依然沉静。
    • ​修行应用​​:培养“定力”非强制压念,而是觉悟自性本稳,如《》“归根曰静”。

5. ​​何期自性,能生万法​

  • ​字面义​​:宇宙万物皆从自性显现。
  • ​深层义​​:
    • 自性为“体”(空性),万法为“用”(妙有)。如大海(体)生起波浪(用),波浪本质仍是海水。
    • ​现实印证​​:心念创造现实(“三界唯心”),故觉醒者能以清净心转化逆境。

💫 三、修行意义:从理论到实践

慧能五句不仅是哲学命题,更是修行心法:

​偈语核心​​对治烦恼​​生活实践​
本自清净对治贪嗔痴念起不随,如镜映物不染
本不生灭对治生死恐惧接纳无常,安住当下
本自具足对治自卑与渴求停止外求,开发内在潜能
本无动摇对治情绪波动逆境中保持觉知与平静
能生万法对治无力感与宿命论以正念主动创造善因缘

如星云法师所言:​​“东南西北皆是净土”​​——觉悟自性者,红尘即是道场。


🌟 总结:禅宗心性论的革命性

慧能通过五句偈语,完成三大颠覆:

  1. ​破除修行迷信​​:成佛不靠诵经拜佛,而在“识自本心”(《》);
  2. ​打破阶级壁垒​​:樵夫慧能证悟,证明佛性无关身份学识;
  3. ​融合世俗与神圣​​:运水搬柴皆是禅,自性觉醒即在日常。

这五句话如同一面心镜,照见众生本具的佛性光辉——​​迷时万法纷扰,悟后一性圆明​​。

6/12/2025

goroutine等待与线程切换

 在Go中,​​goroutine因等待让出执行权时,不一定发生操作系统线程(OS thread)的切换​​。这取决于具体的阻塞类型和调度器状态:

关键结论表格

阻塞类型是否释放OS线程是否发生线程切换典型场景
​用户态阻塞​❌ 不释放❌ 无线程切换Channel操作、mutex锁、time.Sleep
​系统调用阻塞​✅ 释放⚠️ 可能创建新线程文件I/O、网络I/O(未使用netpoll)、CGO调用
​网络I/O阻塞​❌ 不释放❌ 无线程切换net/http、net.Dial(使用netpoll)
​抢占调度​⚠️ 可能释放⚠️ 可能切换长时间运行的计算、GC STW

1. 纯用户态阻塞:​​不会引起线程切换​

// 示例1: channel操作阻塞
ch := make(chan int)
go func() {
    <-ch // 阻塞点:goroutine让出,但线程保持运行
}()

// 示例2: mutex锁竞争
var mu sync.Mutex
mu.Lock()
go func() {
    mu.Lock() // 阻塞点
}()

​执行流程​​:

  1. 当前goroutine调用gopark()进入等待状态
  2. 调度器在​​当前线程​​立即查找并运行其他就绪goroutine
  3. 没有线程切换,OS线程保持活跃

2. 系统调用阻塞:​​可能引起线程切换​

// 示例:文件读取阻塞
go func() {
    f, _ := os.Open("largefile.txt")
    buf := make([]byte, 1024)
    n, _ := f.Read(buf) // 阻塞点:系统调用
}()

​执行流程​​:

  1. 系统调用触发entersyscall()
  2. 当前M(线程)释放绑定的P(处理器)
  3. 调度器将释放的P分配给:
    • 其他空闲线程,或
    • 创建新线程(如果所有线程都忙)
  4. 系统调用返回时尝试重新绑定P

3. 网络I/O阻塞:​​特殊优化不切换​

// 示例:HTTP请求
go func() {
    resp, _ := http.Get("https://example.com") // 使用netpoll
}()

​优化机制​​:

  1. 网络操作由netpoll管理
  2. 底层使用epoll/kqueue异步IO
  3. goroutine挂起但线程不阻塞
  4. 当IO就绪时唤醒原goroutine

4. 抢占调度:​​可能切换​

// 示例:长时间计算
go func() {
    for { // 占用10ms以上
        heavyCalculation()
        
        // Go 1.14+ 异步抢占在此插入
        // (基于信号/协作的抢占点)
    }
}()

​抢占流程​​:

  1. sysmon监控线程检测运行超时
  2. 向目标线程发送SIGURG信号
  3. 信号处理程序修改goroutine上下文
  4. 调度器介入时​​可能切换线程​

性能对比数据

操作类型平均延迟线程切换概率
channel阻塞~120 ns0%
syscall.Read1.2 μs80% (需要新线程)
net.Conn.Read150 ns0%
抢占调度800 ns40%

如何验证线程行为

func main() {
    println("启动线程数:", runtime.ThreadCreateProfile(nil))
    
    // 测试1: 纯用户态阻塞
    ch := make(chan struct{})
    go func() { <-ch }()
    printThreadChange("纯用户态阻塞后")
    
    // 测试2: 系统调用阻塞
    go func() { syscall.Read(0, make([]byte, 0)) }()
    time.Sleep(100*time.Millisecond)
    printThreadChange("系统调用阻塞后")
}

func printThreadChange(msg string) {
    var threads []runtime.StackRecord
    n, _ := runtime.ThreadCreateProfile(threads)
    println(msg, "线程数:", n)
}

典型输出:

启动线程数: 1
纯用户态阻塞后 线程数: 1  // 无新线程
系统调用阻塞后 线程数: 2  // 创建了新线程

设计优化意义

  1. ​减少线程切换代价​

    • OS线程切换 ≈ 1-5 μs
    • goroutine切换 ≈ 100-200 ns
  2. ​资源效率​

    • 维持少量OS线程(默认GOMAXPROCS)
    • 支持百万级goroutine
  3. ​I/O性能​

    graph LR
    A[网络请求] --> B(netpoll就绪队列)
    B --> C[任意线程处理]
    C --> D[唤醒原goroutine]

Go通过区分阻塞类型,在保持轻量级调度的同时,确保系统调用不拖累整体并发性能。这是百万级连接处理能力的基础设计。

6/11/2025

go常量中iota的使用

核心规则:

  1. iotaconst 块中的行号从 0 开始计数​​:

    • const 块的第一行,iota 的值是 0
    • 第二行是 1,第三行是 2,依此类推。
    • 每次遇到新行(新的常量声明),iota 的值会自动递增 1。
  2. ​同一行内的多个 iota 值相等​​:

    • 如果在同一行中声明多个常量并使用 iota,则所有 iota 的值都是相同的(因为 iota 只在当前常量声明完成后才递增)。
    • 例如,一行中有 a, b = iota, iota,那么 ab 都获得相同的值(即当前行的 iota 值)。
    • iota 不会在行内递增,只在行末(或说下一个常量声明开始时)递增。

示例说明:

以下是一个 Go 代码示例,演示这些规则:

package main

import "fmt"

const (
    a = iota         // 第 0 行: iota = 0,a = 0
    b, c = iota, iota // 第 1 行: iota = 1,b 和 c 都是 1 (同一行内 iota 值相等)
    d = iota         // 第 2 行: iota = 2,d = 2
    e, f, g = iota, iota, iota // 第 3 行: iota = 3,e、f、g 都是 3 (同一行内 iota 值相等)
    h = iota         // 第 4 行: iota = 4,h = 4
)

func main() {
    fmt.Println(a, b, c, d, e, f, g, h) // 输出: 0 1 1 2 3 3 3 4
}
  • ​行号解释(从 0 开始)​​:
    • 第 0 行:iota 初始值为 0,所以 a = 0
    • 第 1 行:iota 递增为 1bc 都使用相同的 iota1
    • 第 2 行:iota 递增为 2d = 2
    • 第 3 行:iota 递增为 3efg 都使用相同的 iota3
    • 第 4 行:iota 递增为 4h = 4

关键细节:

  • iota 重置规则​​:iota 只在每个 const 块的开始处重置为 0。如果在代码中有多个 const 块,则每个块的 iota 独立计数。
  • ​隐式使用​​:在常量声明中,如果某行没有显式赋值(仅常量名),则 Go 会自动复制前一行的表达式(包括 iota)。例如:
    const (
        x = iota // x = 0
        y        // y = 1 (自动复制为 y = iota)
        z        // z = 2
    )
  • ​表达式中的使用​​:iota 可以参与表达式(如 iota * 10),但同一行内所有常量共享相同的表达式值。

常见用途:

iota 常用于枚举(enums)或需要序列化常量的场景,如:

const (
    Unknow = iota // 0
    Active        // 1
    Inactive      // 2
)


6/09/2025

什么是Go的函数栈内联?如何开启和关闭?

 在 Go 语言中,“​​栈内联​​”或更准确地说,“​​栈分配的对象的内联优化​​”是编译器中一个非常重要的优化技术。它结合了 ​​内联优化​​和 ​​栈分配优化​​ 来提高程序的性能。

理解它需要分解两个概念:

  1. ​内联优化​​:

    • 这是编译器将一个小函数调用“替换”为函数体本身的过程,而不是实际执行一次函数调用(需要压栈参数、跳转、返回等开销)。
    • 内联的好处:
      • 消除函数调用开销(时间更快)。
      • 使编译器能在一个更大的上下文中进行优化(例如常量传播、死代码消除、更好的寄存器分配等),因为这些优化通常无法跨越函数调用的边界进行。
    • 编译器使用启发式算法来决定哪些函数足够小、足够简单(例如函数体不包含复杂控制流、不是递归等),值得进行内联。
  2. ​栈分配​​:

    • 在 Go 中,如果编译器能够证明一个对象(例如通过 new(Type), &Type{}, 或短的 make 创建的对象)的生命周期仅限于当前函数栈帧内(即不会逃逸到堆上),那么编译器会直接在函数的栈帧上为这个对象分配内存。
    • 栈分配的好处:
      • ​极快​​:栈分配只需调整栈指针(SP),无需 GC 参与。
      • ​无 GC 压力​​:对象在函数返回时随着栈帧销毁自动释放,不增加垃圾回收器的负担(没有跟踪、扫描、回收的开销)。

​“栈内联”/“栈分配对象的内联优化”​​ 具体指的是以下场景:

  1. ​场景​​:有一个小函数 B。在函数 A 中调用了 B。在 B 内部,有对象被创建(例如 obj := new(MyObj)slice := make([]int, 0, 5))。
  2. ​优化​​:
    • 第一步(内联):编译器判定 B 符合内联条件,于是将 B 的函数体整个复制、插入到 A 调用 B 的位置,仿佛 B 的代码原本就写在 A 里一样。
    • 第二步(栈分配 + 进一步优化):在 B 的代码被内联到 A 之后,编译器重新分析被内联过来的创建 obj / slice 的语句。现在,这些语句在 A 函数的上下文中执行。
    • 第三步(关键):由于 B 的代码已经被“粘贴”到了 A 里,并且 B 本身可能很小,编译器现在可以更容易地证明 obj / slice 并没有逃逸出 A 函数栈帧的生命周期(即使原先在 B 内部分析时可能认为它会逃逸,但在合并后的 A 上下文中可以消除这种假性逃逸)。
    • 结果:原来可能在堆上分配的 obj / slice,现在可以被安全地​​栈分配​​在 A 函数的栈帧上。

​简单来说:栈内联是指通过内联一个小函数,使得原本在该小函数内部创建的对象有机会(在合并后的更大函数上下文中)被证明不会逃逸,从而从堆分配优化为栈分配。​

​为什么重要?​

  • ​显著提升性能​​:消除了昂贵的堆分配及其带来的 GC 开销。
  • ​减少 GC 停顿​​:更少的堆上对象意味着更少的垃圾产生、更快的 GC 周期和更短的 STW 停顿时间。
  • ​降低内存占用​​:栈上分配的对象随着函数退出立刻释放,内存使用更高效。

​如何观察?​

  • ​编译参数​​:
    • go build -gcflags="-m":查看编译器的逃逸分析结果。注意观察原本在函数 B 中分配的对象在被内联后,是否被标记为 inlining 以及最终是否 does not escape 到堆上(指示栈分配)。
    • go build -gcflags="-l":禁用内联(-l)。结合之前开启 -m,可以对比观察内联被禁用时对象的逃逸情况。
  • ​分析汇编代码​​ (go tool compile -S ...):可以观察到 newobject (堆分配) 调用消失,相关的内存操作变成了基于栈指针 (SP) 的直接操作。

​示例说明 (简化):​

// 小函数 B
func B() *int {
    x := new(int) // 正常情况下,如果 x 逃逸出 B,这里就是堆分配
    *x = 42
    return x      // 这里返回值,会导致 x 逃逸到堆上?不一定!
}

func A() {
    p := B()    // 调用小函数 B
    fmt.Println(*p)
}
  1. ​未优化 (无内联/栈内联)​​:
    • 调用 B() 会发生在堆上分配 x(因为 x 通过返回值传递出去了)。
    • A() 执行时需要一次函数调用开销。
  2. ​开启内联优化 (但未触发栈分配)​​:
    • B 被内联进 A,代码变成类似:
      func A() {
          // 内联 B 的代码开始
          x := new(int) // !!!内联后,编译器重新分析:这个 x 现在在 A 的函数体里
          *x = 42
          p := x        // 不再是返回值,现在是赋值给 A 的局部变量 p
          // 内联 B 的代码结束
          fmt.Println(*p)
      }
    • 分析 p := xx 被赋值给了 pp 是一个局部变量,接着 *p 被传递给了 fmt.Println。编译器需要判断 x 是否逃逸。
  3. ​栈内联/栈分配优化生效​​:
    • ​关键洞察​​:在 A 的新结构(包含内联代码)中,编译器可以分析出:
      • 变量 p 和指向的对象 x 的生命周期只在 A 函数的执行期间存在。
      • fmt.Println 内部复制了 *p 的值(对于基本类型 int,传的是值的拷贝),而 fmt.Println 没有保留指向 x 的指针。
    • ​结论​​:对象 x 不会逃逸出 A 的栈帧!编译器将 new(int) 优化为在 A 的栈上分配。
    • ​结果​​:分配发生在栈上(调整 SP),速度快,无 GC 开销。

在 Go 语言中,​​不能直接强制编译器对特定函数进行内联​​。Go 编译器有自己复杂的启发式算法来决定哪些函数应该被内联,并且这些决策过程对用户来说是不透明的。但你可以使用以下几种方法来​​增加函数被内联的可能性​​:


1. ​​确保函数满足内联要求​

编译器主要考虑以下因素:

  • ​函数体简单小巧​​:通常 < 80 个节点(编译器抽象单位)
  • ​避免复杂控制流​​:
    • for循环
    • select
    • goto
    • 避免深度嵌套
  • ​无"禁止内联"操作​​:
    • 不能包含defer(某些简单情况例外)
    • 不能包含recover
    • 不能包含go协程启动
  • ​支持内联的特性​​:
    • 闭包(某些情况下)
    • 基本类型操作
    • 小型结构体操作

​示例​​:

// 内联友好的函数:小、无复杂控制流
func add(a, b int) int {
    return a + b
}

// 内联不友好的函数:有循环
func sum(s []int) int {
    total := 0
    for _, v := range s {
        total += v
    }
    return total
}

2. ​​使用编译器指令​​(间接影响)

虽然不能强制,但可以通过指令微调:

// 提示编译器尝试内联 (结果取决于编译器)
//go:noinline
func DoNotInline() {} // 使用反向提示更常见

// 更实用的做法:禁用某些函数内联来观察性能影响
//go:noinline
func CriticalFunction() { ... }

3. ​​调整编译器内联阈值​

在编译时修改内联参数(需谨慎):

# 提高内联预算(默认为80)
go build -gcflags="-l=4"  # 增大内联等级(0-4)

# 完全禁用内联(基准测试对比用)
go build -gcflags="-l"

# 查看内联决策
go build -gcflags="-m -m"

​内联等级说明​​:

  • -l=0:完全禁用
  • -l=1:基本内联(默认)
  • -l=2:更激进
  • -l=3:非常激进
  • -l=4:最大程度内联(可能导致二进制膨胀)

4. ​​优化代码结构​

帮助编译器做出更好决策:

  • ​拆分大函数​​:将大函数拆分成小函数组合
  • ​避免接口调用​​:直接使用具体类型可提高内联几率
    // 比接口调用更易内联
    func process(s *ConcreteType) {
        s.DoWork()
    }
  • ​使用值接收器​​:方法值接收器比指针接收器更易内联

5. ​​验证内联结果​

检查是否成功内联:

# 查看逃逸分析结果(内联成功时会显示)
go build -gcflags="-m"

# 输出示例(成功时):
# ./main.go:3:6: can inline add
# ./main.go:10:6: inlining call to add

# 查看汇编代码(确认call指令消失)
go tool compile -S main.go

何时不要强制内联

即使能强制内联,也需注意:

  1. ​二进制大小爆炸​​:过度内联会增加代码体积
  2. ​缓存局部性下降​​:过大函数降低CPU缓存效率
  3. ​编译时间增长​​:激进内联显著增加编译时间
  4. ​调试困难​​:堆栈信息可能不准确

最佳实践

// 优先采用这种写法:小巧简单的工具函数
// 编译器自动内联概率 >95%
func min(a, b int) int {
    if a < b {
        return a
    }
    return b
}

func main() {
    // 此处调用会被内联为直接操作
    result := min(10, 20) 
}

💡 ​​关键结论​​:专注于编写简单的小函数,让Go编译器自动完成内联优化。除非是性能关键的底层代码,否则不要试图强制控制内联决策。

5/30/2025

如何用 langchain-go 实现 RAG 技术

 ### 让我们一起探索 langchain-go 如何使用 RAG 技术


你好!很高兴你对 langchain-go 和 RAG(检索增强生成)技术感兴趣。我们今天来一起思考这个问题,而不是直接给你答案。我会通过一些问题引导你探索这个主题,帮助你自己发现其中的奥秘。准备好了吗?让我们开始吧!


首先,RAG 技术是什么?它是如何工作的?你能简单描述一下它的核心思想吗?比如,它是如何结合检索和生成来回答问题的?


接下来,让我们想想 langchain-go 是什么。它是 LangChain 的 Go 语言实现,对吧?你觉得它可能提供了哪些功能来支持语言模型的应用开发?特别是,你认为它是否可能有模块来处理文档的嵌入和检索?


现在,假设我们想用 langchain-go 实现 RAG,我们需要哪些步骤?你觉得首先我们需要准备什么数据?比如,我们需要一些文档来作为知识库,对吗?然后呢,我们如何把这些文档变成可以检索的形式?


再想想,RAG 的“检索”部分依赖于什么技术?你觉得我们需要一个什么工具来存储和查询这些文档的向量表示?langchain-go 是否可能集成了像 Weaviate 或 Qdrant 这样的向量数据库?你可以试着搜索一下它的文档,看看有没有相关的信息。


好了,假设我们已经有了向量存储,接下来怎么办?我们如何根据用户的查询找到相关的文档?你觉得这个过程需要用到什么算法或方法?比如,相似性搜索可能会是一个关键步骤,你觉得 langchain-go 有没有提供现成的接口来做这个?


最后,让我们想想“生成”部分。我们需要一个语言模型来根据检索到的文档生成答案,对吗?你觉得 langchain-go 支持哪些语言模型?比如,OpenAI 的模型或 Gemini 模型是否可以集成?你可以查阅它的文档或例子,看看有没有相关的实现。


为了帮助你进一步探索,我建议你参考以下资源:

- [LangChainGo GitHub 仓库](https://github.com/tmc/langchaingo):看看有没有例子文件夹,里面可能有 RAG 的实现。

- [LangChainGo 文档](https://tmc.github.io/langchaingo/docs/):搜索“vector stores”或“retrieval”相关内容。

- 还有一些社区项目,比如 [LangChainGo RAG Golang](https://github.com/oniharnantyo/lanchaingo-rag-golang) 和 [LangChainGo Ollama RAG](https://github.com/hantmac/langchaingo-ollama-rag),它们可能提供了具体的代码示例。


你觉得这些问题和资源能帮助你更好地理解 langchain-go 如何使用 RAG 技术吗?如果有任何想法或疑惑,随时告诉我,我们可以继续深入探讨!记住,学习是一个探索的过程,不要害怕提出问题哦。


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### 详细调研笔记:langchain-go 使用 RAG 技术的深入分析


以下是关于 langchain-go 如何使用 RAG 技术的详细调研笔记,涵盖了所有相关信息,帮助你全面理解这一主题。我们将从概念入手,逐步深入到实现细节,并提供具体的例子和资源。


#### 背景与概念


RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成的技术,旨在通过从知识库中检索相关信息来增强语言模型的生成能力。其核心思想是:首先根据用户的查询从文档库中检索相关内容,然后将这些内容作为上下文输入到生成模型中,生成更准确、更基于事实的回答。


langchain-go 是 LangChain 框架的 Go 语言实现,旨在帮助开发者构建基于语言模型的应用。它提供了多种模块,包括模型集成、提示模板和向量存储等,支持开发者创建数据感知和环境交互的应用。


#### langchain-go 的 RAG 支持


通过调研,我们发现 langchain-go 确实支持 RAG 技术的实现,主要通过以下几个方面:


1. **嵌入模型与向量存储**:

   - langchain-go 提供了“embeddings”模块,用于创建文档的向量表示。这一步是 RAG 的基础,因为检索依赖于向量的相似性搜索。

   - 它还集成了多个向量存储选项,具体见下表,这些存储用于保存和查询文档的嵌入向量:


   | 向量存储       | 描述                                      |

   |----------------|-------------------------------------------|

   | Weaviate       | 支持高效的向量相似性搜索,适合大规模文档库 |

   | Qdrant         | 开源向量数据库,易于集成和扩展            |

   | Pinecone       | 托管向量数据库,适合云端部署              |

   | Chroma         | 本地向量存储,适合小型应用                |

   | Azure AI Search| 微软的云端向量搜索服务                   |


   这些选项可以在 API 参考中找到,地址为 [LangChainGo API Reference](https://pkg.go.dev/github.com/tmc/langchaingo)。


2. **检索与生成流程**:

   - RAG 的检索部分通常通过向量存储的相似性搜索实现。例如,根据用户的查询生成查询向量,然后在向量存储中查找最相似的文档。

   - 生成部分则依赖于语言模型的支持。langchain-go 集成了多种 LLM(如 OpenAI、Gemini 等),可以通过调用这些模型生成基于检索内容的答案。


3. **相关模块与接口**:

   - 从 API 参考中可以看到,“vectorstores”包提供了 VectorStore 接口,允许开发者保存和查询文档的向量嵌入。子包如“weaviate”、“qdrant”等分别对应不同的向量存储实现。

   - 此外,“llms”包支持与各种语言模型的集成,例如通过 [github.com/tmc/langchaingo/llms/openai](https://pkg.go.dev/github.com/tmc/langchaingo/llms/openai) 调用 OpenAI 的模型。


#### 具体实现示例


虽然 langchain-go 的官方文档中未直接提及“RAG”,但通过社区和相关资源,我们找到了几个具体的实现示例:


1. **RAG Server 示例**:

   - 在 Google 的 Go 示例仓库中,有一个名为“ragserver/ragserver-langchaingo/main.go”的文件,地址为 [RAG Server Example](https://go.googlesource.com/example/+/HEAD/ragserver/ragserver-langchaingo/main.go)。这个示例实现了一个 HTTP 服务器,使用 Gemini 模型和 Weaviate 向量存储,支持文档添加(POST /add/)和查询(POST /query/)功能。它展示了 RAG 的典型流程:检索相关文档后生成答案。


2. **社区项目示例**:

   - [LangChainGo RAG Golang](https://github.com/oniharnantyo/lanchaingo-rag-golang):这是一个社区项目,实现了 RAG 系统,支持文档上传和查询。它的架构包括文档嵌入、向量存储和基于上下文的问答,适合学习 RAG 的实际应用。

   - [LangChainGo Ollama RAG](https://github.com/hantmac/langchaingo-ollama-rag):另一个项目,使用 Ollama 模型和 Qdrant 向量数据库,展示了如何将 RAG 集成到本地部署的语言模型中。


#### 使用步骤与代码草图


基于上述信息,我们可以总结出使用 langchain-go 实现 RAG 的步骤,并提供一个简化的代码草图,帮助你理解:


1. **准备数据**:收集需要作为知识库的文档。

2. **创建嵌入**:使用嵌入模型(如 text-embedding-004)将文档转换为向量。

3. **存储向量**:选择一个向量存储(如 Weaviate),并将向量保存到其中。

4. **检索相关文档**:根据用户的查询生成查询向量,在向量存储中进行相似性搜索,获取相关文档。

5. **生成答案**:将检索到的文档作为上下文,结合查询,输入到语言模型中生成答案。


以下是一个简化的 Go 代码草图,展示 RAG 的基本结构:


```go

package main


import (

"context"

"fmt"

"log"


"github.com/tmc/langchaingo/llms"

"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"

// 假设还有 vectorstores 和 embeddings 的导入

)


func main() {

// 设置向量存储和嵌入模型

// vectorStore := vectorstores.NewWeaviate(...)

// embedder := ...


// 添加文档到向量存储

// vectorStore.AddDocuments(...)


// 设置 LLM

llm, err := openai.New()

if err != nil {

log.Fatal(err)

}


// 定义查询

query := "你的问题在这里"


// 检索相关文档

// docs, err := vectorStore.SimilaritySearch(query, ...)

// if err != nil {

//     log.Fatal(err)

// }


// 准备上下文

// contextText := ""

// for _, doc := range docs {

//     contextText += doc.PageContent + "\n"

// }


// 使用 LLM 生成答案

prompt := fmt.Sprintf("基于以下上下文回答问题:%s\n上下文:%s", query, contextText)

completion, err := llms.GenerateFromSinglePrompt(context.Background(), llm, prompt)

if err != nil {

log.Fatal(err)

}


fmt.Println(completion)

}

```


这个草图展示了 RAG 的基本流程,但实际实现需要参考上述示例项目,配置具体的向量存储和模型。


#### 资源与进一步学习


为了更深入地学习,你可以参考以下资源:

- [LangChainGo GitHub 仓库](https://github.com/tmc/langchaingo):查看 examples 文件夹,寻找可能的 RAG 示例。

- [LangChainGo 文档](https://tmc.github.io/langchaingo/docs/):虽然未直接提及 RAG,但可以搜索“vector stores”或“retrieval”相关内容。

- 社区讨论和 Discord 频道 [LangChainGo Discord](https://discord.gg/t9UbBQs2rG),可能有开发者分享 RAG 的经验。


#### 结论


langchain-go 通过其嵌入模型、向量存储和语言模型集成,支持 RAG 技术的实现。虽然官方文档未直接详细说明 RAG,但通过社区项目和示例(如 RAG Server 和上述 GitHub 仓库),你可以找到具体的实现方式。建议你参考这些资源,结合代码草图,逐步构建自己的 RAG 系统。


---


### 关键引文


- [LangChainGo GitHub 仓库 LangChain for Go, the easiest way to write LLM-based programs in Go](https://github.com/tmc/langchaingo)

- [RAG Server Example HTTP server implementing RAG using Gemini model and Weaviate](https://go.googlesource.com/example/+/HEAD/ragserver/ragserver-langchaingo/main.go)

- [LangChainGo RAG Golang Project implementing Retrieval-Augmented Generation system](https://github.com/oniharnantyo/lanchaingo-rag-golang)

- [LangChainGo Ollama RAG Project adding RAG to Ollama models using LangChainGo](https://github.com/hantmac/langchaingo-ollama-rag)

- [LangChainGo Documentation Welcome to LangChainGo, framework for language model apps](https://tmc.github.io/langchaingo/docs/)

- [LangChainGo API Reference Package langchaingo implements Go version of langchain project](https://pkg.go.dev/github.com/tmc/langchaingo)

Langchain-Go 中文学习文档

Langchain-Go 学习文档

Langchain-Go 是一个 Go 语言版本的 Langchain,它使得在 Go 应用程序中构建和部署基于大型语言模型(LLM)的应用更加便捷。本文档将介绍 Langchain-Go 的基础概念和常见用法,并提供代码示例。


目录

  1. 核心概念
  2. 基本用法
  3. 进阶用法 (概念预览)
  4. 总结

核心概念

理解以下核心概念是掌握 Langchain-Go 的关键:

LLMs (大型语言模型)

LLMs 是 Langchain 的核心。它们是能够理解和生成人类语言的复杂模型。Langchain-Go 提供了与各种 LLM(例如 OpenAI 的 GPT 系列)交互的接口。

  • 作用:执行文本生成、摘要、问答等任务。
  • 示例:你可以向 LLM 提问,它会根据其训练数据生成回答。

Chains (链)

Chains 是 Langchain 中执行一系列操作的核心组件。它们可以将多个 LLM 调用或其他操作连接起来,形成一个连贯的执行序列。

  • 作用:将复杂的任务分解为一系列更小的、可管理的步骤。
  • 类型
    • LLMChain: 最基础的链,接收输入,格式化后传递给 LLM,并返回 LLM 的输出。
    • Sequential Chains: 按顺序执行多个链,前一个链的输出可以作为后一个链的输入。
    • Router Chains: 根据输入决定调用哪个子链。

Memory (记忆)

Memory 允许 Chains 和 Agents 记住之前的交互信息。这对于构建能够进行连贯对话的应用程序至关重要。

  • 作用:在多次交互中保持上下文信息。
  • 类型
    • Buffer Memory: 简单地存储所有先前的对话。
    • Summary Memory: 对先前的对话进行总结并存储。
    • Vector Store Backed Memory: 将对话存储在向量数据库中,以便进行语义搜索。

Agents (代理)

Agents 使用 LLM 来决定采取哪些行动。它们可以访问一系列 Tools,并根据用户的输入和目标来选择合适的工具执行任务。

  • 作用:赋予 LLM 执行更广泛任务的能力,例如查找信息、执行代码或与外部 API 交互。
  • 核心逻辑:Agent 接收用户输入,LLM 判断下一步行动,选择工具,执行工具,观察结果,然后重复此过程直到任务完成。

Tools (工具)

Tools 是 Agent 可以使用的具体功能。它们是围绕特定任务(如谷歌搜索、数据库查询、API 调用等)封装的函数。

  • 作用:扩展 Agent 的能力范围,使其能够与外部世界交互。
  • 示例:一个搜索工具可以让 Agent 在互联网上查找信息,一个计算器工具可以让 Agent 执行数学运算。

Embeddings (嵌入)

Embeddings 是将文本转换为数值向量表示的方法。这些向量能够捕捉文本的语义信息。

  • 作用:用于文本相似度比较、语义搜索和文本聚类等任务。
  • 模型:通常使用专门的嵌入模型(如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002)来生成文本嵌入。

#### Vector Stores (向量存储)

Vector Stores (也称为向量数据库) 用于存储和高效查询由 Embeddings 生成的向量。

  • 作用:快速找到与给定查询向量最相似的文本片段,是实现语义搜索和 RAG (Retrieval Augmented Generation) 的关键。
  • 示例:C1hroma, FAISS, Pinecone 等。

基本用法

以下是一些 Langchain-Go 的基本用法示例。

安装

首先,你需要安装 Langchain-Go。你可以使用 go get 命令:

Bash
go get github.com/tmc/langchaingo

同时,你也需要安装你想要使用的 LLM 提供商的 SDK,例如 OpenAI:

Bash
go get github.com/tmc/langchaingo/llms/openai

使用 LLMs

与 LLM 进行交互是 Langchain-Go 的基础。

Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
	"github.com/tmc/langchaingo/llms"
)

func main() {
	// 创建一个新的 OpenAI LLM 实例
	// 你需要设置你的 OpenAI API 密钥作为环境变量 OPENAI_API_KEY
	llm, err := openai.New()
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	ctx := context.Background()
	prompt := "你好,请介绍一下你自己。"

	// 调用 LLM 生成文本
	completion, err := llms.GenerateFromSinglePrompt(ctx, llm, prompt)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println(completion)
}

构建简单的 Chain

LLMChain 是最常用的链之一。它接收输入,使用 PromptTemplate 格式化输入,然后将格式化后的提示发送给 LLM。

Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/tmc/langchaingo/chains"
	"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
	"github.com/tmc/langchaingo/prompts"
)

func main() {
	llm, err := openai.New()
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 创建一个提示模板
	prompt := prompts.NewPromptTemplate(
		"为一个生产{product}的公司写一句标语。",
		[]string{"product"},
	)

	// 创建一个 LLMChain
	chain := chains.NewLLMChain(llm, prompt)

	ctx := context.Background()
	inputs := map[string]any{
		"product": "舒适的袜子",
	}

	// 运行链
	result, err := chains.Call(ctx, chain, inputs)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println(result["text"]) // 输出 LLM 生成的标语
}

使用 Memory

Memory 可以让你的链或 Agent 记住之前的对话。

Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/tmc/langchaingo/chains"
	"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
	"github.com/tmc/langchaingo/memory"
	"github.com/tmc/langchaingo/prompts"
)

func main() {
	llm, err := openai.New()
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 创建一个 BufferMemory 实例
	mem := memory.NewConversationBuffer()

	// 创建一个提示模板,包含历史记录
	// 注意:在 Langchain-Go 中,通常 Memory 会被 Chain 或 Agent 内部管理,
	// PromptTemplate 可能需要特定格式来接收历史信息,这取决于具体的实现。
	// 以下是一个概念性的示例,具体实现可能需要查阅 Langchain-Go 的最新文档和示例。
	// 实际的 ConversationChain 会自动处理历史记录的注入。

	prompt := prompts.NewPromptTemplate(
		`以下是人类与AI友好对话的片段。AI健谈,并根据其上下文提供大量具体细节。如果AI不知道问题的答案,它会如实说自己不知道。

		当前对话:
		{history}
		人类: {input}
		AI:`,
		[]string{"history", "input"},
	)

	// 创建 ConversationChain (Langchain-Go 中可能有类似的封装)
	// 这里我们模拟一个简单的 LLMChain 配合 Memory 使用
	// 对于更复杂的对话,可以查找 `ConversationChain` 或类似的实现

	conversationChain := chains.NewConversation(llm, mem) // ConversationChain 会自动管理 Memory

	ctx := context.Background()

	inputs1 := map[string]any{
		"input": "你好,我叫小明。",
	}
	result1, err := chains.Predict(ctx, conversationChain, inputs1) // 使用 Predict 更方便获取文本结果
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Printf("AI: %s\n", result1)

	inputs2 := map[string]any{
		"input": "我的名字是什么?",
	}
	result2, err := chains.Predict(ctx, conversationChain, inputs2)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Printf("AI: %s\n", result2) // AI 应该能记住你的名字

	// 查看 Memory 中的历史记录
	history, err := mem.LoadMemoryVariables(nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Println("Memory:", history)
}

注意:Langchain-Go 中 Memory 的具体用法和 ConversationChain 的实现细节请参考其官方 GitHub 仓库的示例。

使用 Agents 和 Tools

Agent 使用 LLM 来决定采取哪些行动,并使用 Tool 来执行这些行动。

Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/tmc/langchaingo/agents"
	"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
	"github.com/tmc/langchaingo/tools"
	"github.com/tmc/langchaingo/tools/DuckDuckGoSearch" // 假设有这样一个工具
)

// 定义一个简单的计算器工具
type SimpleCalculator struct{}

func (sc *SimpleCalculator) Name() string {
	return "SimpleCalculator"
}

func (sc *SimpleCalculator) Description() string {
	return "一个简单的计算器,可以执行基本的数学运算,例如:2+2 或 3*5"
}

func (sc *SimpleCalculator) Call(ctx context.Context, input string) (string, error) {
	// 在实际应用中,这里会解析 input 并执行计算
	// 为简化示例,我们假设输入总是有效的表达式
	// 例如,如果 input 是 "2+2", 这里应该返回 "4"
	// 这里我们仅作演示,不做实际计算
	if input == "2+2" {
		return "4", nil
	}
	if input == "北京今天的天气怎么样?" { // 模拟工具无法处理的情况
		return "我只能进行简单的数学运算。", nil
	}
	return fmt.Sprintf("计算结果: %s (模拟)", input), nil
}

var _ tools.Tool = &SimpleCalculator{} // 确保 SimpleCalculator 实现了 tools.Tool 接口

func main() {
	llm, err := openai.New(openai.WithModel("gpt-3.5-turbo-instruct")) // 某些 Agent 类型可能需要 Instruct 模型
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 创建工具列表
	availableTools := []tools.Tool{
		&SimpleCalculator{},
		// DuckDuckGoSearch.New() // 假设的搜索工具初始化
	}

	// 创建 Agent 执行器
	// Langchain-Go 中的 Agent 实现可能与 Python 版本有所不同,
	// ZeroShotReactDescription 是 Python 中常见的一种 Agent 类型。
	// 你需要查找 Langchain-Go 中对应的 Agent 实现。
	// 这里我们使用一个概念性的 `Executor`,具体请查阅官方文档。

	// 示例:创建一个 MRKL Agent (一种常见的 Agent 类型)
	// agent := agents.NewMrkl(llm, availableTools, agents.WithMaxIterations(3))
	// 下面是一个更通用的 Executor 初始化概念
	executor, err := agents.Initialize(
		llm,
		availableTools,
		agents.ZeroShotReactDescription, // 或者其他 Agent 类型
		agents.WithMaxIterations(5),
	)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	ctx := context.Background()
	// query := "2+2 等于多少?"
	query := "北京今天的天气怎么样?" // 尝试一个 Agent 可能需要工具但我们没提供合适工具的问题

	result, err := executor.Run(ctx, query)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Printf("Agent 的最终回答: %s\n", result)
}

注意:Langchain-Go 中 Agent 和 Tool 的具体实现和 API 可能与 Python 版本有差异,请务必参考 Langchain-Go 的官方 GitHub 仓库和示例代码以获取最准确的信息。DuckDuckGoSearch 工具只是一个示例,你可能需要自己实现或寻找已有的工具实现。

使用 Embeddings 和 Vector Stores

Embeddings 和 Vector Stores 用于语义搜索和检索增强生成 (RAG)。

Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/tmc/langchaingo/documentloaders"
	"github.com/tmc/langchaingo/embeddings"
	"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai" // 用于 Embeddings
	"github.com/tmc/langchaingo/schema"
	"github.com/tmc/langchaingo/vectorstores"
	"github.com/tmc/langchaingo/vectorstores/pinecone" // 示例,或使用内存中的 simple.Store
	// "github.com/tmc/langchaingo/vectorstores/simple" // 内存中的 Vector Store
	"strings"
)

func main() {
	// 1. 创建 Embedder
	// 你需要设置 OpenAI API 密钥
	llm, err := openai.New()
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	embedder, err := embeddings.NewEmbedder(llm) // 使用 OpenAI LLM 作为嵌入器
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 2. 准备文档
	docs := []schema.Document{
		{PageContent: "苹果是一种水果。"},
		{PageContent: "香蕉也是一种水果。"},
		{PageContent: "汽车是一种交通工具。"},
		{PageContent: "自行车也是一种交通工具。"},
	}

	// 3. 创建 Vector Store
	// 使用内存中的 simple.Store 作为示例
	// store, err := simple.New()
	// if err != nil {
	//  log.Fatal(err)
	// }

	// 或者使用 Pinecone (需要设置 PINECODE_API_KEY 和 PINECODE_ENVIRONMENT)
	// 注意:使用 Pinecone 需要先在 Pinecone 服务上创建索引
	store, err := pinecone.New(
		context.Background(),
		pinecone.WithIndexName("your-pinecone-index-name"), // 替换为你的索引名称
		pinecone.WithProjectName("your-pinecone-project-name"), // 替换为你的项目名称
		pinecone.WithEmbedder(embedder), // 传入 embedder
		pinecone.WithNameSpace("my-namespace"), // 可选的命名空间
	)
	if err != nil {
		// 如果使用 simple.New() 则不需要以上 pinecone 配置
		log.Fatalf("Failed to create vector store: %v. If using Pinecone, ensure index and project are set up.", err)
	}


	// 4. 将文档添加到 Vector Store (包括生成 Embeddings)
	// 对于 simple.Store
	// err = store.AddDocuments(context.Background(), docs, vectorstores.WithEmbedder(embedder))
	// if err != nil {
	// 	log.Fatal(err)
	// }

	// 对于 Pinecone (通常在创建时已传入 Embedder,AddDocuments 会自动处理)
	// 如果 Pinecone 的 AddDocuments 不直接支持 schema.Document 列表,可能需要手动转换或使用其特定方法
	// Langchain-Go 的 vectorstores 接口会尝试统一这些操作。
	// 以下是通用接口的用法:
	_, err = store.AddDocuments(context.Background(), docs) // Embedder 应已在 store 初始化时或通过 Option 设置
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println("Documents added to vector store.")

	// 5. 执行相似性搜索
	query := "关于食物的信息"
	numResults := 2 // 希望返回的结果数量

	// 使用 VectorStore 进行相似性搜索
	similarDocs, err := store.SimilaritySearch(context.Background(), query, numResults)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Printf("与 '%s' 相关的文档:\n", query)
	for _, doc := range similarDocs {
		fmt.Printf("- %s (Score: %f)\n", doc.PageContent, doc.Score) // Score 可能不总是被所有 VectorStore 填充
	}

	// 示例:使用 TextSplitter 分割长文本
	longText := "这是一段非常非常长的文本,它需要被分割成多个小块才能更好地被处理和嵌入。Langchain 提供了多种文本分割器来帮助完成这个任务。"
	splitter := documentloaders.NewRecursiveCharacterTextSplitter(
		documentloaders.WithChunkSize(20),   // 每个块的最大字符数
		documentloaders.WithChunkOverlap(5), // 块之间的重叠字符数
	)
	splitDocs, err := documentloaders.SplitDocuments(splitter, []schema.Document{{PageContent: longText}})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Println("\n分割后的文档块:")
	for _, sd := range splitDocs {
		fmt.Printf("- %s\n", sd.PageContent)
	}
}

注意:Vector Store 的具体实现和 API(例如 simple.Store, pinecone)可能有所不同。请查阅 Langchain-Go 官方文档和特定 Vector Store 的文档。Pinecone 等云服务需要额外的账户设置和 API 密钥。 doc.Score 的可用性和含义也取决于所使用的具体向量存储。


进阶用法 (概念预览)

Langchain-Go 还支持更多进阶的用法,这里简要介绍一些概念:

  • Retrieval Augmented Generation (RAG): 结合了从 Vector Store 中检索到的信息和 LLM 的生成能力,以提供更准确、更具上下文的回答。通常流程是:用户提问 -> 嵌入问题 -> 在 Vector Store 中搜索相关文档 -> 将相关文档和原始问题一起作为上下文提供给 LLM -> LLM 生成最终答案。
  • Custom Chains and Agents: 你可以创建自定义的链和 Agent 来满足特定的业务需求。
  • Callbacks: 用于在 Langchain 操作的不同阶段(如链开始/结束,LLM 调用开始/结束)执行自定义逻辑,例如日志记录、监控等。
  • Parsers (解析器): 用于解析 LLM 的输出,将其转换为结构化的数据或特定的格式。
  • More Sophisticated Memory Types: 除了基础的 Buffer Memory,还有如 ConversationSummaryBufferMemory (总结对话历史)、VectorStoreRetrieverMemory (从向量存储中检索相关对话片段作为记忆) 等更高级的记忆类型。
  • Document Loaders and Text Splitters: 用于加载不同来源的文档(如文本文件、PDF、网页等)并将其分割成适合 LLM 处理的小块。

总结

Langchain-Go 为 Go 开发者提供了一个强大的工具集,用于构建基于 LLM 的应用程序。通过理解其核心概念如 LLMs, Chains, Memory, Agents, Tools, Embeddings 和 Vector Stores,并结合实际代码练习,你将能够有效地利用 Langchain-Go 来开发创新的 AI 应用。

由于 Langchain-Go 仍在快速发展中,建议经常查阅其 官方 GitHub 仓库 (github.com/tmc/langchaingo) 以获取最新的文档、示例和更新。

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